卫星干扰天文数据——AI能否提供解决方案？

huanxi666

运行中的卫星在天文图像上留下明亮条纹，给天文观测带来越来越多的问题。如今，天文学家开发了一种机器学习算法，能够高精度识别太空图像中的卫星条纹，帮助清理图像中的干扰，使数据更易解读。

虽然这项技术无法根本解决互联网通信卫星对太空观测的干扰，但它有助于减少对部分天文望远镜图像的影响。研究人员在上个月于南非开普敦举行的国际天文学联合会（IAU）大会上展示了这一工作成果。

过去五年，包括SpaceX在内的公司已向近地轨道发射了数千颗通信卫星，未来计划发射约100万颗卫星。这些卫星为全球提供快速互联网服务，但对天文学家来说，干扰日益严重——它们在图像中形成亮条纹，并影响电磁频谱观测。灵敏的广角望远镜首当其冲受到卫星污染的影响。

为开发识别图像中卫星轨迹的程序，智利塔尔卡大学的研究团队在数万张太空图像上训练了一个有监督的机器学习算法。应用这一算法后，研究人员将该模型应用于一些可为公众获得的太空图像时，该算法能够识别出96%的卫星条纹。

探测到这些条纹是消除其对数据影响的重要一步。研究团队下一步的挑战是开发出既能去除条纹又可保留条纹下方数据的工具。